Hi,

Wlasnie sie zastanawiam jak najefektywniej napisac algorytm
"grupujacy" dane wg
pewnych "obszarow". A dokladnie mam zbior punktow (x,y), wsrod
ktorych dla niektorych
zakresow x pojawia sie wiecej punktow niz w innych - czyli powiedzmy,
ze "grupuja" sie
one wokol x +/- delta.

Np:
(1,4), (2,5), (3,10), (2, 12),
(10,1), (11,5), (13,8),
(38, 4), (39, 9), (38, 15)

I teraz chcialbym je wlasnie podzielic wg polozenia w okolicach
takich "zgrupowan".
Taki troche histogram, ale sprobkowany tylko dla okolic pewnych
wartosci dla ktorych
wystepuje najwiecej punktow. Akurat w podanych danych latwo zauwazyc,
ze
grupowanie powinno byc wg x ~= 2, x ~= 11, x ~= 38. Ale w
rzeczywistych danych to
niekoniecznie musi byc tak latwo.

Pierwsze co mi przychodzi do glowy to zalozyc sobie jakas wartosc
delta i przeiterowac sie po
punktach sprawdzajac juz jest zbior dla wartosci x +/- delta i tam
dodac, ewentualnie taki zbior
nowy stworzyc itd. Ale widze pewne "niedogodnosci":wyznaczenie
wartosci delta "na czuja"
moze spowodowac ze moga sie zdarzyc punkty, ktore beda pasowac do
roznych grup
(ale ok, mozna wybrac ta ktara jest "blizej") oraz moga byc takie,
ktore stworza osobne "grupy",
ale beda tam jedynymi punktami (w przypadku kiedy beda "oddalone" od
innych "skupisk").
Tak wiec delta powinna byc dobierana bardziej adaptacyjnie i nie do
konca powinna byc
stala dla calego przedzialu x.

Pewnie jest na taki podzial jakis sprytny algorytm :) Moze ktos
podpowie?

m.